CN114677818A - 一种隧道外部入侵监测***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种隧道外部入侵监测***及方法,该***包括:检测模块、解调模块、分析模块以及报警模块;其中,所述检测模块与所述解调模块连接;所述解调模块还与所述分析模块连接;所述分析模块还与所述报警模块连接;所述检测模块用于检测外部入侵设备产生的振动信号;所述解调模块用于解调所述外部入侵设备产生的振动信号,并生成振动波形信号;所述分析模块用于根据所述振动波形信号,对入侵行为进行分析,得到入侵情况;所述报警模块用于根据入侵情况,发出报警信号。本发明提供的隧道外部入侵监测***及方法,对隧道内的振动信号进行解调,分析外部设备的入侵情况,根据外部设备的入侵情况做出响应,对隧道进行全线路覆盖,实现实时报警。
Description
技术领域
本发明涉及隧道监测技术领域,尤其涉及一种隧道外部入侵监测***及方法。
背景技术
城市地铁近年来在国内外大中城市得到快速发展,地铁线路越来越密集。由于地铁修建在地下十几米到几十米深,属于隐蔽性工程,地铁隧道受到外部设备非法入侵破坏也逐渐增多,如挖掘机挖掘作业、破拆机破碎岩土结构、钻机钻孔等。这些外部入侵活动对地铁隧道结构带来极大的安全隐患,严重影响地铁列车的行车安全。因此,探寻有效的监测方法,及时准确地对地铁外部入侵事件进行实时全范围(全时全域)监测,对于消除隧道安全隐患、科学管理决策、保障列车行车安全具有十分重要的意义。
现阶段预防地铁外部入侵手段主要依赖于人员对地铁保护区(距离地铁线50m范围)人工巡检、无人机拍摄进行图像识别、点式光纤地震仪对隧道外部设备入侵进行局部监测试验。
人员对地铁保护区人工巡检的方式,由于地铁线路长、分布广,人工巡检方式工作量大、及时性差,而且晚间巡查质量往往难以保证;无人机拍摄进行图像识别的方式,容易受到气候、建筑物遮挡等影响,且基于图像识别的定位报警实时性差;点式光纤地震仪的方式,由于其复用能力弱、成本相对较高,难以实现地铁全线路覆盖监测。
发明内容
有鉴于此,有必要提供一种隧道外部入侵监测***及方法,用以解决现有技术中报警实时性差、成本高以及的难以实现隧道全线路覆盖监测问题。
为达到上述技术目的,本发明采取了以下技术方案:
第一方面,本发明提供了一种隧道外部入侵监测***,该***包括:检测模块、解调模块、分析模块以及报警模块;其中,检测模块与解调模块连接;解调模块还与分析模块连接;分析模块还与报警模块连接;
检测模块用于检测外部入侵设备产生的振动信号;解调模块用于解调外部入侵设备产生的振动信号,并生成振动波形信号;分析模块用于根据振动波形信号,对入侵行为进行分析,得到入侵情况;报警模块用于根据入侵情况,发出报警信号。
优选的,检测模块根据隧道走向,通过预设材料并间隔预设距离设置在隧道内。
优选的,还包括显示模块,显示模块与分析模块连接;显示模块用于显示隧道内的入侵监控画面。
优选的,还包括存储模块,存储模块分别与解调模块与分析模块连接,存储模块用于存储振动波形信号。
第二方面,本发明还提供了一种隧道外部入侵监测方法,基于如上所述的隧道外部入侵监测***,该方法包括:
在隧道内分为多个检测区域,通过检测模块,检测隧道内的振动信号,并将振动信号发送给解调模块;
通过解调模块将振动信号进行解调,得到振动波形信号,并将振动波形信号进行存储;
通过分析模块对振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况;
报警模块根据外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号。
优选的,将振动波形信号进行存储,包括:
将每个检测区域内的振动波形信号,按照预设时间间隔生成振动数据文件,将每个振动数据文件单独存储。
优选的,通过分析模块对振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况,包括:
分析模块对外部入侵设备产生的振动波形信号进行处理,得到外部入侵设备的特征参数;
根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算。
优选的,根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,包括:
获取外部入侵设备的时间特征参数,根据时间特征参数,分析外部入侵设备的时域入侵情况;
获取外部入侵设备的频率特征参数,根据频率特征参数,分析外部入侵设备的频域入侵情况。
优选的,根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,还包括:
根据外部入侵设备的时域入侵情况或者外部入侵设备的频域入侵情况,得到外部设备入侵的时频图;
根据外部设备入侵的时频图,确定每个检测区域的报警分布图。
优选的,报警模块根据外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号,包括:
根据每个检测区域的报警分布图,确定入侵设备的工作时间和位置;
根据入侵设备的工作时间和位置,发出报警信号。
采用上述实施例的有益效果是:本发明提供的一种隧道外部入侵监测***及方法,通过检测模块全面检测隧道内的振动信号,解调模块将振动信号进行解调,分析模块对解调后的振动信号进行分析,得到外部设备的入侵情况,报警模块根据外部设备的入侵情况实时发出报警信号,对隧道实现全面覆盖检测,检测准确性高,成本低,并且能够根据外部设备的入侵情况实现实时报警。
附图说明
图1为本发明提供的隧道外部入侵监测***的一实施例的结构原理图;
图2为本发明提供的隧道外部入侵监测方法的一实施例的流程示意图;
图3为本发明提供的振动波形信号的一实施例的波形示意图;
图4为本发明提供的报警分布图的一实施例的分布示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理,并非用于限定本发明的范围。
在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明提供了一种隧道外部入侵监测***及方法,以下分别进行说明。
请参阅图1,图1为本发明提供的隧道外部入侵监测***的一实施例的结构原理图,本发明的一个具体实施例,公开了一种隧道外部入侵监测***,该***包括:检测模块10、解调模块20、分析模块30以及报警模块40;其中,检测模块10与解调模块20连接;解调模块20还与分析模块30连接;分析模块30还与报警模块40连接;
检测模块10用于检测外部入侵设备产生的振动信号;解调模块20用于解调外部入侵设备产生的振动信号,并生成振动波形信号;分析模块30用于根据振动波形信号,对入侵行为进行分析,得到入侵情况;报警模块40用于根据入侵情况,发出报警信号。
在上述实施例中,检测模块10为阵列光栅振动传感网络,将隧道分成了若干个检测区域,对隧道实现了全范围覆盖;解调模块20为振动传感解调仪表,将隧道内的振动波解调为振动波形信号;分析模块30为相关计算机设备,对振动波形信号进行分析与计算;报警模块40为报警器,当出现外部设备入侵时进行报警。
与现有技术相比,本实施例提供的一种隧道外部入侵监测***,通过检测模块10全面检测隧道内的振动信号,解调模块20将振动信号进行解调,分析模块30对解调后的振动信号进行分析,得到外部设备的入侵情况,报警模块40根据外部设备的入侵情况实时发出报警信号,对隧道实现全面覆盖检测,检测准确性高,成本低,并且能够根据外部设备的入侵情况实现实时报警。
在本发明的实施例中,检测模块10根据隧道走向,通过预设材料并间隔预设距离设置在隧道内。
在上述实施例中,预设材料为环氧黏合剂以及钢卡,预设距离为不超过5m,阵列光栅振动传感网络沿着隧道走向敷设在隧道管片内壁和道床上,通过环氧黏合剂与隧道的结构面进行耦合,并每隔规定距离用钢卡进行固定,相邻光栅之间的间隔不大于5m。
在本发明的实施例中,还包括显示模块50,显示模块50与分析模块30连接;显示模块50用于显示隧道内的入侵监控画面。
在上述实施例中,显示模块50包括监控摄像头和显示器,监控摄像头设置在检测区域内,当判断某一检测区域内存在外部设备入侵时,则显示该区域的监控画面,以便工作人员能够直观了解该区域的外部设备入侵情况。
在本发明的实施例中,还包括存储模块60,存储模块60分别与解调模块20与分析模块30连接,存储模块60用于存储振动波形信号。
在上述实施例中,存储模块60为大数据存储器,大数据存储器将解调得到的振动波形信号进行存储,以供分析模块30在后续进行分析使用。
请参阅图2,图2为本发明提供的隧道外部入侵监测方法的一实施例的流程示意图,本发明还提供了一种隧道外部入侵监测方法,基于如上所述的隧道外部入侵监测***,该方法包括:
步骤S201、在隧道内分为多个检测区域,通过检测模块,检测隧道内的振动信号,并将振动信号发送给解调模块;
步骤S202、通过解调模块将振动信号进行解调,得到振动波形信号,并将振动波形信号进行存储;
步骤S203、通过分析模块对振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况;
步骤S204、报警模块根据外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号。
在本发明具体的实施例中,步骤S201为实现隧道的全面覆盖,将隧道分为多个检测区域,每个检测区域都能够实时的检测该区域内的振动信号,并将获取的振动信号发送给解调模块20进行后续解调处理。
请参阅图3,图3为本发明提供的振动波形信号的一实施例的波形示意图,如图中的黑色加粗的点,表示的是振动波形信号,振动波形中包含入侵设备作业振动、地铁列车过车振动、地面车辆振动以及其它类型振动。通过数据分析和处理***对振动数据进行处理以实现入侵设备的实时监测。在本发明具体的实施例中,步骤S202将检测模块10检测到的振动信号进行解调,将隧道内的振动信号转换为振动波形信号,并将该波形信号存储至存储模块60内。
在本发明具体的实施例中,步骤S203中分析模块30从存储模块60内获取振动波形信号,对振动波形信号进行一系列处理,并对处理后的振动波形信号进行分析,从而获取隧道是否存在外部设备入侵,以及具体的入侵情况。
在本发明具体的实施例中,步骤S204在判断出隧道出现外部设备入侵时,报警模块迅速做出反应,发出报警信号,并将该外部设备入侵的位置信息发送给相应工作人员,避免隧道出现破坏。
在本发明的实施例中,将振动波形信号进行存储,包括:
将每个检测区域内的振动波形信号,按照预设时间间隔生成振动数据文件,将每个振动数据文件单独存储。
在上述实施例中,预设时间间隔为一分钟,也即将每个检测区域一分钟内的振动波形信号整合成一个振动数据文件,并将振动数据文件独立保存起来,以便分析模块30在后续读取并对任一时间任一检测区域内的振动数据文件进行分析计算。
在本发明的实施例中,通过分析模块30对振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况,包括:
分析模块30对外部入侵设备产生的振动波形信号进行处理,得到外部入侵设备的特征参数;
根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算。
在上述实施例中,对实时的振动波形信号设置报警时窗和计算时窗,按照时间顺序依次计算每一个计算时窗内入侵设备的振动信号并进行特征识别,得到整个报警时窗内的入侵设备识别结果。通过对报警时窗识别结果进行统计分析,得到当前时刻入侵设备的监测结果。完成当前时刻报警时窗数据计算后,报警时窗会随时间向前移动,执行下一时刻报警计算。
在本发明的实施例中,根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,包括:
获取外部入侵设备的时间特征参数,根据时间特征参数,分析外部入侵设备的时域入侵情况;
获取外部入侵设备的频率特征参数,根据频率特征参数,分析外部入侵设备的频域入侵情况。
在上述实施例中,不同的设备类型的振动波形信号的特征识别可以选择在时间域或者频域进行,在时间域,利用单测点或多测点的信号的到达时间、振动持续长短、振幅强度、周期性等特征,进行外部入侵事件有无、类型等判别。在频率域,对信号特征频谱进行拾取,通过频率变化及持续时间长短的特征判断入侵振动的类型。
请参阅图4,图4为本发明提供的报警分布图的一实施例的分布示意图,在本发明的实施例中,根据外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,还包括:
根据外部入侵设备的时域入侵情况或者外部入侵设备的频域入侵情况,得到外部设备入侵的时频图;
根据外部设备入侵的时频图,确定每个检测区域的报警分布图。
在上述实施例中,当存在入侵设备工作时,报警分布图上会出现一定范围的报警区域,如图中的A区域。该报警区域即显示外部入侵设备工作的时间和中心点位,从而实现实时监测。分析模块30对所有检测区域内的各个时间段进行分析计算,得到隧道的外部设备入侵的时频图,再通过时频图得到每个检测区域内的报警分布图。作为优选的实施例,破拆机设备产生的振动具有较大能量且具有重复性特征,通过识别强振幅和周期进行判别。钻孔设备和挖掘设备入侵其发动机具有单频特性,通过将数据转换到频率域得到时频图,对时频图上的特征谱线进行判断可以识别入侵设备工作的起始时间。
在本发明的实施例中,报警模块根据外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号,包括:
根据每个检测区域的报警分布图,确定入侵设备的工作时间和位置;
根据入侵设备的工作时间和位置,发出报警信号。
在上述实施例中,报警模块根据隧道内每个检测区域的报警分布图,识别报警时窗,并向相关工作人员发出报警信号,报警信号包括发送隧道可能出现外部设备入侵的位置信息以及时间信息。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种隧道外部入侵监测***,其特征在于,该***包括:检测模块、解调模块、分析模块以及报警模块;其中,所述检测模块与所述解调模块连接;所述解调模块还与所述分析模块连接;所述分析模块还与所述报警模块连接;
所述检测模块用于检测外部入侵设备产生的振动信号;所述解调模块用于解调所述外部入侵设备产生的振动信号,并生成振动波形信号;所述分析模块用于根据所述振动波形信号,对入侵行为进行分析,得到入侵情况;所述报警模块用于根据入侵情况,发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的隧道外部入侵监测***,其特征在于,所述检测模块根据隧道走向,通过预设材料并间隔预设距离设置在隧道内。
3.根据权利要求1所述的隧道外部入侵监测***,其特征在于,还包括显示模块,所述显示模块与所述分析模块连接;所述显示模块用于显示隧道内的入侵监控画面。
4.根据权利要求1所述的隧道外部入侵监测***,其特征在于,还包括存储模块,所述存储模块分别与所述解调模块与所述分析模块连接,所述存储模块用于存储所述振动波形信号。
5.一种隧道外部入侵监测方法,基于如权利要求1-4任一项所述的隧道外部入侵监测***,其特征在于,该方法包括:
在隧道内分为多个检测区域,通过所述检测模块,检测隧道内的振动信号,并将所述振动信号发送给所述解调模块;
通过所述解调模块将所述振动信号进行解调,得到振动波形信号,并将所述振动波形信号进行存储;
通过所述分析模块对所述振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况;
所述报警模块根据所述外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号。
6.根据权利要求5所述的隧道外部入侵监测方法,其特征在于,所述将所述振动波形信号进行存储,包括:
将每个检测区域内的振动波形信号,按照预设时间间隔生成振动数据文件,将每个振动数据文件单独存储。
7.根据权利要求5所述的隧道外部入侵监测方法,其特征在于,所述通过所述分析模块对所述振动波形信号进行分析处理,得到外部入侵设备的入侵情况,包括:
所述分析模块对所述外部入侵设备产生的振动波形信号进行处理,得到所述外部入侵设备的特征参数;
根据所述外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算。
8.根据权利要求7所述的隧道外部入侵监测方法,其特征在于,所述根据所述外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,包括:
获取所述外部入侵设备的时间特征参数,根据所述时间特征参数,分析外部入侵设备的时域入侵情况;
获取所述外部入侵设备的频率特征参数,根据所述频率特征参数,分析外部入侵设备的频域入侵情况。
9.根据权利要求8所述的隧道外部入侵监测方法,其特征在于,所述根据所述外部入侵设备的特征参数,对入侵情况进行分析计算,还包括:
根据所述外部入侵设备的时域入侵情况或者所述外部入侵设备的频域入侵情况,得到外部设备入侵的时频图;
根据所述外部设备入侵的时频图,确定每个检测区域的报警分布图。
10.根据权利要求9所述的隧道外部入侵监测方法,其特征在于,所述报警模块根据所述外部入侵设备的入侵情况做出响应,发出报警信号,包括:
根据所述每个检测区域的报警分布图,确定入侵设备的工作时间和位置;
根据所述入侵设备的工作时间和位置,发出报警信号。
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CN (1) | CN114677818A (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824406A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-28 | 上海波汇通信科技有限公司 | 基于光纤传感的隧道电缆入侵探测方法和*** |
CN105023379A (zh) * | 2015-08-13 | 2015-11-04 | 中国民航大学 | 一种机场光纤周界预警***的信号识别方法 |
CN106530544A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-03-22 | 国网山东省电力公司肥城市供电公司 | 一种光纤光栅阵列周界入侵*** |
CN110853316A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-28 | 北京经纬信息技术有限公司 | 高速铁路周界入侵报警***的测试方法 |
CN112032575A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-04 | 武汉理工大学 | 一种基于弱光栅的管道安全监测方法、***及存储介质 |
CN112781711A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-05-11 | 武汉理工大学 | 基于光纤振动传感的地铁上方钻孔设备入侵定位报警方法 |
-
2022
- 2022-03-16 CN CN202210258278.3A patent/CN114677818A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824406A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-28 | 上海波汇通信科技有限公司 | 基于光纤传感的隧道电缆入侵探测方法和*** |
CN105023379A (zh) * | 2015-08-13 | 2015-11-04 | 中国民航大学 | 一种机场光纤周界预警***的信号识别方法 |
CN106530544A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-03-22 | 国网山东省电力公司肥城市供电公司 | 一种光纤光栅阵列周界入侵*** |
CN110853316A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-28 | 北京经纬信息技术有限公司 | 高速铁路周界入侵报警***的测试方法 |
CN112032575A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-04 | 武汉理工大学 | 一种基于弱光栅的管道安全监测方法、***及存储介质 |
CN112781711A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-05-11 | 武汉理工大学 | 基于光纤振动传感的地铁上方钻孔设备入侵定位报警方法 |
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